Customer Churn Prediction Use machine learning to predict if a customer will stop using a service. Techniques: logistic regression, random forest, XGBoost.

تقدر تحمل الملف بصيغة CSV مباشرة من Kaggle: Superstore-dataset-final.

GitHub

+1

تنظيف البيانات (Data Cleaning)

إزالة الصفوف المكررة أو الفارغة.

التأكد من تنسيقات الأعمدة مثل تحويل التاريخ (Date)، والمبيعات والأرباح إلى أرقام.

إضافة أعمدة جديدة مثل هامش الربح (Profit Margin).

GitHub

Medium

التحليل الاستكشافي (EDA)

تحليل المبيعات والأرباح حسب الفئة (Category)، المنطقة (Region)، والمنتج.

تحليل زمني شهري أو سنوي لرؤية الاتجاهات.

Medium

GitHub

بناء نموذج التنبؤ

استخدم عمود "Sales" كمتغير مُدخل (X)، وعمود "Profit" كمتغير ناتج (y).

استخدم خوارزميات مثل الانحدار الخطي أو Random Forest لبناء نموذج. (كما شرحت في الكود السابق.)

عرض النتائج باستخدام Dashboard

أنشئ لوحة بيانات تفاعلية في Power BI أو Tableau